Distributed acoustic sensing for mineral exploration: a pilot study from central Sweden
Notice bibliographique
Résumé
The iron-oxide mine of Blötberget in the Bergslagen mineral-endowed district in central Sweden has been the target of several geophysical studies in recent years. Among these studies, a series of seismic surveys aim to delineate the lateral and depth extent of the deposits for methodological and technological testing given the wealth of borehole data available for validation. The ore in Blötberget primarily comprises high-quality iron-oxides in the form of magnetite and hematite, partly enriched with apatite. The deposits occur in sheets, ranging from 10-50 m in thickness, with an approximately 45° eastward dip along an NNE-trending zone.In June 2022, an additional seismic dataset was acquired to investigate the potential of distributed acoustic sensing (DAS) measurements in imaging the iron-oxide deposits. The use of DAS data presents several challenges, one of the most important being the directional sensitivity of the DAS cable. To date, there are only limited borehole and surface DAS applications for mineral exploration and in hardrock settings, and there is hence good potential to develop new how-to solutions for these purposes.This study presents the seismic data generated by a vibrator truck and recorded by a 2200 m long straight fiber cable, deployed on the downdip of the mineralization. The cable was covered with gravel to improve its coupling to the ground. While complex, the results are promising, revealing distinct seismic signatures generated from the mineralization in specific data segments. AcknowledgmentsThis work is partly sponsored by the Smart Exploration Research Center. The center has received funding from the Swedish Foundation for Strategic Research (SSF) agreement no. CMM22-0003. This is publication SE25-001.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».